施怡澄，刘洞波，陈玉婷

（湖南工程学院 计算机与通信学院，湘潭411104）

0 引言

互联网时代数据繁杂，快速准确检索到期望的服装图像成为亟待解决的难题.基于现有图像匹配算法的主要衡量指标是匹配速度、匹配概率、匹配算法的鲁棒性和并行处理能力.许多学者对此做了大量的研究，Tanimoto［1］提出利用图像金字塔的分层匹配策略提高匹配速度；Chang和Cheng［2］利用图像的平移、旋转和尺度不变特征提出了点模式匹配的快速算法，提高了算法的运算速度；Jane［3］提出了基于小波的图像尺度由粗到精的图像匹配方案，算法的局限性在于要求图像间要有较高的相似度；Borgefors［4］提出基于分布式系统的分层倒角匹配算法，不足之处是需要考虑节点下限的问题，增加了算法的复杂性.薛利军等［5］提出了一种减少检索分支的快速匹配算法，孙远［6］提出了基于投影的一种新式快速模板匹配算法，陈凯迪与陈鹏［7］提出了一种基于分块颜色直方图的快速图像检索，翟铭晗和高玲［8］提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索算法，Herbert Bay等［9］提出了一种基于Sift的Surf特征提取方法.

针对，单一匹配算法会导致检索效率不高和精度较低等问题出现，本文提出一种基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法，首先采用改进的颜色矩进行特征筛选，获得新的目标图像数据库，减小检索范围；再利用Surf算法进行图像匹配检索得到目标图像，从而提高了算法的准确性和检索效率.

1 系统总体方案原……

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